Tech
iOS 17 potrebbe non supportare iPhone X, iPad Pro di prima generazione
Tempo di lettura: < 1 minuto. Una fonte attendibile rivela i dispositivi che potrebbero essere esclusi dal prossimo aggiornamento
Secondo una fonte con un buon track record riguardo agli aggiornamenti software futuri, iOS 17 e iPadOS 17 potrebbero non supportare iPhone 8, iPhone 8 Plus, iPhone X, iPad Pro 9.7 pollici e 12.9 pollici di prima generazione, e iPad di quinta generazione. I dispositivi in questa lista sono stati rilasciati tra novembre 2015 e novembre 2017.
Dispositivi incompatibili e vulnerabilità di sicurezza
Se questo rumor si rivelerà accurato, iOS 17 e iPadOS 17 sarebbero incompatibili con la maggior parte dei dispositivi dotati di chip A11 Bionic o precedenti. Le uniche eccezioni sarebbero i modelli di iPad di sesta e settima generazione con chip A10 Fusion e iPad Pro di seconda generazione da 10.5 pollici e 12.9 pollici con chip A10X Fusion.
Gli iPhone e gli iPad equipaggiati con chip A5 fino all’A11 sono colpiti da una vulnerabilità di sicurezza del bootrom che Apple non può correggere su questi dispositivi, poiché il bootrom opera in uno stato di sola lettura. L’exploit ha permesso a questi dispositivi di essere jailbreakati in modo perpetuo su un’ampia gamma di versioni di iOS, consentendo agli utenti di modificare il sistema dei file di iOS.
Precedenti aggiornamenti e dispositivi esclusi
Lo scorso anno, iOS 16 e iPadOS 16 hanno abbandonato il supporto per diversi dispositivi, tra cui iPhone 6s, iPhone 6s Plus, iPhone 7, iPhone 7 Plus, iPhone SE originale, ultimo iPod touch, iPad Air di seconda generazione e iPad mini di quarta generazione.
Robotica
Microrobot magnetico nel trattamento dell’infertilità femminile
Tempo di lettura: 2 minuti. Microrobot magnetico per l’infertilità: una soluzione meno invasiva per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio con precisione e sicurezza.
Il laboratorio SIAT Magnetic Soft Microrobots Lab ha sviluppato un’innovativa soluzione per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio, una delle principali cause di infertilità femminile, con microrobot. Questo approccio si basa su microscopici robot magnetici, progettati per rimuovere i blocchi tubarici con precisione e minimizzare l’invasività delle procedure tradizionali.
Come funziona il microrobot magnetico
Il dispositivo, descritto nello studio pubblicato su AIP Advances, utilizza una struttura a vite elicoidale con un corpo centrale cilindrico e una coda a forma di disco. Queste caratteristiche lo rendono altamente manovrabile attraverso canali stretti, come quelli che simulano le tube di Falloppio.
Realizzato in resina fotosensibile rivestita con uno strato sottile di ferro, il microrobot acquisisce proprietà magnetiche che gli consentono di essere controllato tramite un campo magnetico esterno. Quando il campo viene attivato, il robot ruota generando un movimento traslatorio. Questo consente al robot di navigare con precisione e di rimuovere ostruzioni, come cluster di cellule, frammentandole e spingendo i detriti verso la coda del dispositivo tramite un campo vorticoso.
Efficienza e risultati dei test
In laboratorio, il microrobot è stato testato in un canale di vetro che simula una tuba di Falloppio ostruita. Durante l’esperimento, ha dimostrato di essere efficace nel rimuovere blocchi simulati, evidenziando un elevato livello di precisione e stabilità del movimento.
Questa tecnologia rappresenta un’alternativa meno invasiva rispetto alle procedure tradizionali, che utilizzano cateteri e guide metalliche per rimuovere le ostruzioni. Inoltre, il design a vite elicoidale e la capacità di navigazione precisa lo rendono adatto per operare in strutture anatomiche delicate.
Prospettive future
Il team di ricerca sta lavorando per ridurre ulteriormente le dimensioni del microrobot, migliorandone l’efficienza e integrando sistemi di imaging in tempo reale per monitorarne i movimenti durante le procedure mediche. Inoltre, i ricercatori stanno esplorando applicazioni chirurgiche più ampie, che includono l’automazione del controllo e l’uso del microrobot in altre procedure minimamente invasive.
Secondo il responsabile dello studio, Haifeng Xu, l’obiettivo a lungo termine è fornire soluzioni meno invasive e più efficaci per trattare l’infertilità e altre patologie, migliorando significativamente la qualità della vita dei pazienti con l’uso di microrobot.
Il microrobot magnetico rappresenta una rivoluzione nel trattamento dell’infertilità, offrendo un approccio innovativo per affrontare le ostruzioni delle tube di Falloppio. Questa tecnologia apre la strada a nuovi orizzonti per la medicina minimamente invasiva, con potenziali applicazioni in molteplici ambiti chirurgici.
Smartphone
Vivo X200 Pro vs Google Pixel 9 Pro: quale flagship scegliere?
Tempo di lettura: 4 minuti. Vivo X200 Pro vs Google Pixel 9 Pro: confronto tra design, fotocamere, autonomia e prestazioni. Scopri quale flagship è il migliore per te.
Il confronto tra il Vivo X200 Pro e il Google Pixel 9 Pro mette in evidenza le caratteristiche distintive di due smartphone di fascia alta. Entrambi offrono eccellenza in aree specifiche come fotocamere, display e autonomia, ma si differenziano per design, prestazioni e software.
Design e dimensioni
Il Vivo X200 Pro si distingue per il suo modulo fotocamera circolare e un aspetto più voluminoso rispetto al Pixel 9 Pro, pesando 24 grammi in più. Disponibile in colori come Cosmos Black e Titanium Grey, il design è pensato per chi cerca un’estetica imponente.
Il Google Pixel 9 Pro, con il suo modulo fotocamera a forma di pillola, offre un design più compatto ed elegante, disponibile in tonalità come Porcelain e Obsidian. Per chi cerca un dispositivo meno ingombrante, il Pixel 9 Pro è una scelta più maneggevole.
Display e esperienza visiva
Il Vivo X200 Pro è dotato di un display 6,78 pollici con una luminosità massima di 4500 nits, ideale per un’esperienza multimediale vivida anche sotto la luce diretta del sole. Il design curvo aggiunge un tocco premium, migliorando l’ergonomia.
Il Pixel 9 Pro presenta un display più compatto da 6,3 pollici con bordi sottili e piatti. Sebbene meno luminoso del Vivo, con un picco di 3000 nits, il display offre eccellenti neri profondi e colori ben bilanciati, perfetto per chi preferisce schermi più piccoli.
Prestazioni e multitasking
Equipaggiato con il MediaTek Dimensity 9400 a 3 nm, il Vivo X200 Pro garantisce prestazioni elevate, eccellendo nel gaming e nella gestione di applicazioni pesanti. La sua GPU Immortalis-G925 lo rende una potenza grafica.
Il Pixel 9 Pro utilizza il Google Tensor G4, progettato per l’efficienza e l’intelligenza artificiale. Tuttavia, soffre di surriscaldamento durante un uso intensivo della fotocamera o in giochi graficamente impegnativi, limitandone le prestazioni complessive rispetto al Vivo.
Software e aggiornamenti
Il Vivo X200 Pro utilizza FunTouch OS 15 su Android 15, ma soffre della presenza di bloatware che può influire sull’esperienza utente. Offre quattro anni di aggiornamenti, inferiore rispetto al Pixel.
Il Pixel 9 Pro, con Android 14 preinstallato e sette anni di aggiornamenti garantiti, offre un’esperienza software pulita e organizzata, senza inutili app preinstallate. Questo lo rende ideale per chi cerca una piattaforma intuitiva e duratura.
Fotocamere: un confronto tra eccellenze fotografiche
Il comparto fotografico è uno dei punti di forza di entrambi i dispositivi, ma con differenze significative nei risultati e nelle caratteristiche.
Il Vivo X200 Pro si distingue grazie al suo sensore principale da 50 MP con apertura f/1.6, un teleobiettivo periscopico da 200 MP e una fotocamera ultra-wide da 50 MP. Le immagini catturate sono estremamente dettagliate, con teleobiettivi che eccellono anche ad alti livelli di zoom. La modalità ritratto è un vero punto di forza: il rilevamento dei bordi è preciso, i colori naturali e l’effetto bokeh ben calibrato. Tuttavia, le foto ultra-wide soffrono leggermente in condizioni di luce scarsa, con bordi che possono apparire meno definiti.
Il Google Pixel 9 Pro, pur avendo un comparto fotografico meno imponente, offre immagini straordinarie grazie al suo software di elaborazione. Il sensore principale da 50 MP con apertura f/1.7 cattura immagini nitide e ben bilanciate in condizioni di luce naturale. Tuttavia, il teleobiettivo da 48 MP, pur eccellendo in molti scenari, non raggiunge i livelli di dettaglio del Vivo X200 Pro. Anche i ritratti sono precisi, ma i toni della pelle possono sembrare meno realistici rispetto al Vivo.
In definitiva, per chi cerca il massimo in termini di fotografia versatile e dettagliata, il Vivo X200 Pro è superiore, mentre il Pixel 9 Pro è una scelta eccellente per gli amanti del software fotografico avanzato e dei colori realistici.
Batteria e ricarica: autonomia a confronto
Il Vivo X200 Pro offre una batteria da 6000 mAh, che surclassa la capacità da 4700 mAh del Pixel 9 Pro. Durante i test, il Vivo ha dimostrato una durata di circa 20 ore e 3 minuti nei benchmark, rispetto alle 14 ore e 19 minuti del Pixel.
Caratteristica | Vivo X200 Pro | Google Pixel 9 Pro |
---|
Prezzo (INR) | ₹ 94,899 | ₹ 109,999 |
Valutazione Esperti | 8.9/10 | 8.3/10 |
Processore | MediaTek Dimensity 9400 | Google Tensor G4 |
Display | 6.78″ AMOLED, 120Hz, 4500 nit | 6.3″ AMOLED LTPO, 120Hz, 3000 nit |
Fotocamere Posteriori | 50MP + 50MP + 200MP | 50MP + 48MP + 48MP |
Fotocamera Frontale | 32MP | 42MP |
RAM & Memoria | 16GB RAM, 512GB Storage | 16GB RAM, 256GB Storage |
Batteria | 6000mAh, Ricarica 90W | 4700mAh, Ricarica 27W |
Sistema Operativo | Android v15 | Android v14 |
Spessore | 8.5mm | 8.5mm |
Peso | 223g | 199g |
Colori | Nero Cosmo, Grigio Titanio | Porcellana, Quarzo Rosa, Nocciola, Ossidiana |
Risoluzione | 1260 x 2800 pixel | 1280 x 2856 pixel |
Protezione Display | Vetro resistente a graffi/cadute | Corning Gorilla Glass Victus 2 |
Grafica | Immortalis-G925 | Mali-G715 MC7 |
Software | FunTouch OS 15 basato su Android 15 | Android 14 |
Aggiornamenti OS | Quattro maggiori aggiornamenti Android | Sette anni di aggiornamenti software |
Camera Principale | 50MP ampio, apertura f/1.6 | 50MP ampio, apertura f/1.7 |
Camera Secondaria | 200MP periscopio telefoto, apertura f/2.7 | 48MP telefoto, apertura f/2.8 |
Camera Terziaria | 50MP ultra-wide, apertura f/2.0 | 48MP ultra-wide, apertura f/1.7 |
Camera Selfie | 32MP, apertura f/2.0 | 42MP, apertura f/2.2 |
Velocità Ricarica | 90W | 27W |
Tempo di Ricarica | 43 minuti | 1 ora 9 minuti |
Test Batteria PCMark | 20 ore 3 minuti | 14 ore 19 minuti |
La ricarica rapida è un altro punto a favore del Vivo, con un supporto fino a 90W, che permette di caricare completamente il dispositivo in 43 minuti. Il Pixel 9 Pro, con una ricarica massima di 27W, impiega oltre un’ora per raggiungere il 100%. Questo rende il Vivo una scelta ideale per chi desidera un dispositivo che garantisca un’ottima autonomia e tempi di ricarica ridotti.
Il confronto tra il Vivo X200 Pro e il Google Pixel 9 Pro evidenzia due approcci diversi per eccellere nel segmento flagship.
Il Vivo X200 Pro domina in termini di prestazioni, durata della batteria e capacità fotografiche, rappresentando una scelta eccellente per chi cerca un dispositivo potente e versatile. Tuttavia, l’esperienza software con FunTouch OS 15 può risultare meno raffinata.
Il Google Pixel 9 Pro, scopri su Amazon, si distingue per la sua esperienza software pulita e l’eccellenza nel trattamento delle immagini, rendendolo perfetto per gli utenti che danno priorità a un sistema operativo stabile e ottimizzato.
Intelligenza Artificiale
L’intelligenza artificiale: strumenti e trattamenti personalizzati in medicina
Tempo di lettura: 2 minuti. L’intelligenza artificiale trasforma la sanità con il Reinforcement Learning e le QuantNets. Strumenti innovativi per trattamenti personalizzati e analisi avanzate.
La ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) continua a progredire, offrendo soluzioni innovative per la gestione delle cure mediche. Gli studi condotti dalla Weill Cornell Medicine e dalla Rockefeller University esplorano l’uso del Reinforcement Learning (RL) per ottimizzare strategie terapeutiche e di nuove reti neurali adattate per dati strutturati come grafi, aprendo la strada a cure personalizzate.
Reinforcement Learning per la gestione di patologie croniche e psichiatriche
Il Reinforcement Learning è una branca dell’AI che consente a modelli di apprendere decisioni ottimali basate su feedback. Utilizzato per eccellere in giochi come scacchi e Go, il RL potrebbe rivoluzionare il trattamento di malattie croniche e psichiatriche, adattandosi in tempo reale alle condizioni dei pazienti e ai risultati delle cure.
Uno studio recente ha introdotto Episodes of Care (EpiCare), il primo benchmark di RL specifico per la sanità. Testando cinque modelli di RL avanzati, i ricercatori hanno dimostrato che, pur superando i metodi standard di cura, questi modelli richiedono enormi quantità di dati simulati per funzionare, rendendo complesso il loro utilizzo nella pratica clinica. Inoltre, strumenti di valutazione basati su dati storici, come gli Off-Policy Evaluation (OPE), si sono dimostrati inaccurati in scenari sanitari reali.
Dr. Logan Grosenick, che ha guidato lo studio, ha sottolineato l’importanza di EpiCare per sviluppare modelli più affidabili e adattabili alla medicina. Migliorare questi strumenti rappresenta un passo cruciale verso trattamenti personalizzati basati sull’AI.
Reti neurali per analisi di dati strutturati a grafo
In un altro studio presentato alla NeurIPS 2024, il team di Dr. Grosenick ha adattato le Convolutional Neural Networks (CNNs) per analizzare dati strutturati a grafo, come reti cerebrali o genetiche. Le CNN, già fondamentali per il riconoscimento delle immagini, sono state generalizzate per modellare graficamente connessioni complesse.
Questa tecnologia, denominata Quantized Graph Convolutional Networks (QuantNets), permette di analizzare i grafi rappresentati da nodi e collegamenti, come quelli tra regioni cerebrali durante il trattamento di depressione o disturbo ossessivo-compulsivo. Il modello è stato applicato a dati EEG con l’obiettivo di identificare dinamiche di connettività cerebrale, consentendo analisi più dettagliate e personalizzate del trattamento.
Le QuantNets hanno potenziale in diversi campi, dalla modellazione del comportamento animale al tracciamento delle espressioni facciali umane per analisi emotive.
Gli studi della Weill Cornell Medicine dimostrano come l’AI stia avvicinando la sanità a un modello più personalizzato. Sia il Reinforcement Learning per strategie terapeutiche che le reti QuantNets per analisi grafiche sono passi significativi verso cure innovative e adattabili. La ricerca continua a sviluppare strumenti affidabili, con l’obiettivo di migliorare la qualità della vita dei pazienti.
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